Коллекции документов для тематического моделирования

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Коллекция NIPS)
(→См. также)
 
(6 промежуточных версий не показаны.)
Строка 57: Строка 57:
* NIPSOld_t.txt — обучающая выборка
* NIPSOld_t.txt — обучающая выборка
* NIPSOld_c.txt — контрольная выборка
* NIPSOld_c.txt — контрольная выборка
 +
 +
== Матрицы Φ и Θ ==
На коллекции NIPS была построена тематическая модель PLSA со 100 темами, а также модель ARTM с разреженными декоррелированными предметными и сглаженными фоновыми темами (90 и 10 соответственно).
На коллекции NIPS была построена тематическая модель PLSA со 100 темами, а также модель ARTM с разреженными декоррелированными предметными и сглаженными фоновыми темами (90 и 10 соответственно).
-
Полученные матрицы phi и theta могут использоваться для генерации полумодельных данных.
+
Полученные матрицы Φ и Θ могут использоваться для генерации полумодельных данных.
-
'''Формат данных:''' элементы разделены пробелами и символами новой строки. Размерность phi -- длина словаря на число тем, размерность theta -- число тем на число документов в обучении.
+
'''Формат данных:''' элементы разделены пробелами и символами новой строки. Размерность Φ — длина словаря на число тем, размерность Θ — число тем на число документов в обучении.
'''Файлы:'''
'''Файлы:'''
Строка 76: Строка 78:
== См. также ==
== См. также ==
* [[Тематическое моделирование]]
* [[Тематическое моделирование]]
-
* [[Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)]]. Текст: [[Media:Voron-2013-ptm.pdf|(PDF, 500 КБ)]]. Презентация [[Media:Voron-ML-TopicModels-slides.pdf| (PDF, 1 МБ)]].
+
* [[Аддитивная регуляризация тематических моделей]]
-
* К.В.Воронцов. Научный семинар по вероятностным тематическим моделям, 23 апреля 2013. '''[[Media:voron-viniti-23apr2013.pdf|(PDF, 2.0 МБ)]]'''.
+
* [[BigARTM]]
 +
* ''Воронцов К. В.'' [[Media:voron17survey-artm.pdf|Вероятностное тематическое моделирование: теория регуляризации ARTM и библиотека с открытым кодом BigARTM]]. 2023.
* Лекция по латентному размещению Дирихле в рамках спецкурса [[bmmo|БММО]] [[Media:BMMO11_14.pdf|(PDF, 480 КБ)]].
* Лекция по латентному размещению Дирихле в рамках спецкурса [[bmmo|БММО]] [[Media:BMMO11_14.pdf|(PDF, 480 КБ)]].

Текущая версия

Содержание

Коллекции текстовых документов для экспериментов по тематическому моделированию.

Коллекция RuDis

Документы представляют собой коллекцию авторефератов диссертаций на русском языке.

Предварительная обработка: отбрасывание стоп-слов, лемматизация, формирование матрицы частот.

Все данные представлены в числовом виде, исходные тексты и словарь не прилагаются.

Элементами словаря являются отдельные слова (словосочетания не выделялись).

Длина словаря: 20211 слов.

Число документов: 2000 в обучающей выборке, 200 в контрольной выборке.

Разделение на обучающую выборку и контрольную — случайное.

Формат данных: заголовок коллекции содержит две строки: 

число документов
число слов в словаре

далее для каждого документа в файле записано по три строки: 

число различных слов в документе
идентификаторы слов через пробел, в порядке возрастания идентификаторов
частоты соответствующих слов (сколько раз слово встретилось в документе) через пробел

Файлы: Архив RAR, 4.5 MБ

  • RuDisOld_t.txt — обучающая выборка
  • RuDisOld_c.txt — контрольная выборка

Статьи: [1]

Коллекция NIPS

Документы представляют собой статьи конференции NIPS на английском языке.

Предварительная обработка: отбрасывание стоп-слов, стемминг, формирование матрицы частот.

Все данные представлены в числовом виде, исходные тексты и словарь не прилагаются.

Элементами словаря являются отдельные слова (словосочетания не выделялись).

Длина словаря: 13649 слов.

Число документов: 1566 в обучающей выборке, 174 в контрольной выборке.

Разделение на обучающую выборку и контрольную — случайное.

Формат данных: тот же, что для коллекции RuDis

Файлы: Архив RAR, 1.5 MБ

  • NIPSOld_t.txt — обучающая выборка
  • NIPSOld_c.txt — контрольная выборка

Матрицы Φ и Θ

На коллекции NIPS была построена тематическая модель PLSA со 100 темами, а также модель ARTM с разреженными декоррелированными предметными и сглаженными фоновыми темами (90 и 10 соответственно). Полученные матрицы Φ и Θ могут использоваться для генерации полумодельных данных.

Формат данных: элементы разделены пробелами и символами новой строки. Размерность Φ — длина словаря на число тем, размерность Θ — число тем на число документов в обучении.

Файлы:

‎

Статьи: [1]

Литература


См. также

Источник — «http://www.recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%B4%D0%BE%D0%BA%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F»